ЯсноПонятно24

Один из методов, который обладает лучшей точностью в выявлении множественных аномалий, но уступает по скорости вычислений, - это метод изолирующего леса (Isolation Forest).

Метод изолирующего леса основан на построении ансамбля из деревьев решений, где каждое дерево строится путем случайного выбора признаков и случайного выбора пороговых значений для разделения данных. Аномалии обычно оказываются изолированными в деревьях решений, поэтому они требуют меньше разделений для обнаружения, чем нормальные точки данных.

Однако из-за того, что метод изолирующего леса использует ансамбль деревьев решений, вычисления могут быть более затратными по сравнению с другими методами, такими как одноклассовая машина опорных векторов (One-Class SVM) или кластеризация на основе плотности (DBSCAN).

Таким образом, хотя метод изолирующего леса обладает лучшей точностью в выявлении множественных аномалий, его скорость вычислений может быть ниже, чем у других методов.